[發明專利]一種基于光場傅里葉視差分層的特征檢測方法

有效

• 申請號: 202110261554.7
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN113129351B
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發明（設計）人: 金海燕;張萌;肖照林
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06T7/557
• 分類號: G06T7/557
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 劉娜

1.一種基于光場傅里葉視差分層的特征檢測方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1、定義傅里葉視差層模型的層數k，根據四維光場圖像LF(x,y,u,v)將場景分解成三維的傅里葉視差層模型FDL(w_x,w_y,k)；

步驟2、使用傅里葉逆變換將傅里葉視差層模型FDL(w_x,w_y,k)從頻率域轉換到空間域，構建光場圖像的視差空間DS(x,y,k)；具體過程為：

步驟2.1、使用快速傅里葉逆變換將光場的傅里葉視差層模型FDL(wx,wy,k)從頻率域轉換回空間域，生成光場視差空間DS(x,y,k)；

步驟2.2、對視差空間DS(x,y,k)中的每一層圖像，進行灰度映射，將灰度范圍映射到[0,255]，得到光場圖像的視差空間DS(x,y,k)；

步驟3、在視差空間DS(x,y,k)的基礎上，引入高斯尺度空間G(x,y,σ)，生成四維的尺度-視差空間SDS(x,y,k,σ)；具體過程為：

步驟3.1、定義高斯尺度空間的組數o，定義高斯金字塔的層數s；

步驟3.2、取視差空間DS(x,y,k)中的每一層圖像，令每一層圖像img＝DS(x,y,i),i∈[1,k]；

對圖像img進行插值，使得插值后的圖像長和寬均放大為原圖的2倍，作為計算空間第一組的s層圖像，記為img1(2x,2y,1:s)；計算空間的第二組的s層的圖像就是圖像img，記為img2(x,y,1:s)；將圖像img縮小一倍作為計算空間第三組的s層圖像，記為img3(x/2,y/2,1:s)；將圖像img縮小二倍作為計算空間第四組的s層圖像，記為img4(x/4,y/4,1:s)；

步驟3.3、令高斯卷積的尺度因子分別為[σ₁,σ₂,σ₃,σ₄]，對計算高斯尺度空間中每一組的s層圖像分別用公式(1)所示的高斯核做高斯卷積，得到尺度-視差空間SDS(x,y,k,σ)；

步驟4、在尺度-視差空間SDS(x,y,k,σ)中，使用具有旋轉不變性的Harris角點檢測算子進行特征檢測，獲取FDL_Harris角點；具體過程為：

步驟4.1、分別對尺度-視差空間SDS(x,y,k,σ)中的每一個視差和各尺度對應的圖像img進行Harris特征提取，作為候選角點；

步驟4.2、取所有候選角點的最大角點響應值R_max，若候選角點的角點響應值大于i*R_max，其中0＜i＜1，則是FDL_Harris角點；否則不是；

步驟5、在尺度-視差空間SDS(x,y,k,σ)中，使用梯度直方圖對FDL_Harris角點及其鄰域進行特征描述，生成特征描述符。

2.根據權利要求1所述一種基于光場傅里葉視差分層的特征檢測方法，其特征在于，步驟1具體過程為：

步驟1.1、讀入四維光場圖像LF(x,y,u,v)，其中(x,y)為光場的空間分辨率，(u,v)為光場的角度分辨率；

步驟1.2、定義傅里葉視差層模型的層數k，k為正整數，范圍為[4,15]；

步驟1.3、根據光場傅里葉視差層的定義，將場景分解為離散的層的和，得到傅里葉視差層模型，表示為FDL(wx,wy,k)。

3.根據權利要求1所述一種基于光場傅里葉視差分層的特征檢測方法，其特征在于，步驟5的具體過程為：

步驟5.1、在尺度-視差空間SDS(x,y,k,σ)中，定義FDL_Harris角點的描述鄰域半徑為r，將角度[0,360]分為n個bins，其中角度為0的軸線作為坐標軸；

步驟5.2、計算特征鄰域內的梯度直方圖，選取最大的梯度幅值對應的角度作為特征點主方向，并將坐標軸旋轉至特征點的主方向；

步驟5.3、將旋轉后的特征鄰域分為m個塊，計算每個塊內的梯度直方圖，生成長度為m*n的特征描述符。

4.根據權利要求3所述一種基于光場傅里葉視差分層的特征檢測方法，其特征在于，所述計算特征鄰域內的梯度直方圖采用的公式為:

其中，m(x,y)是角點坐標為(x,y)的點的梯度幅值，x、y分別為角點的橫縱坐標，L代表的尺度視差空間的圖像，θ是角點的梯度方向。